yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>他們一點兒也不缺少可以用來做嘗試的程序。那些最原始、最早期的計算機接納了關(guān)于信息論、控制論和自動機等這些十年前尚不存在的新概念的狂潮。誰知道局限何在？幾乎你嘗試的任何東西都可能開創(chuàng)出一片新天地。更進(jìn)一步的是，對于像荷蘭德這樣更富于哲學(xué)思想的開拓者來說，這些聚滿了線路和真空管的龐大而笨拙的計算機為思考開拓了全新的方式。計算機也許不是報紙的星期天增刊聳人聽聞地形容的那種“巨腦”。事實上，從它們的結(jié)構(gòu)和運作的細(xì)節(jié)來看，它們和人腦毫無相同之處。但從更深刻、更重要的意義上來說，計算機很類似人腦。一個很誘人的推測是：計算機和人的大腦都是信息處理的裝置。因為如果這個情況屬實的話，那么，思維本身就可以被理解為是一種信息處理的形式。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>當(dāng)然，那時沒人把這種事情稱為“人工智能”或“認(rèn)識科學(xué)”。但即使如此，計算機編程本身，作為一種全新的嘗試，也正在迫使人們比以往要小心得多地去思考解決問題的真正含義是什么。計算機最終是個外星人：你不得不告訴它一切事情：什么是數(shù)據(jù)？它們是如何被轉(zhuǎn)換過來的？怎樣從這一步到達(dá)那一步？這些問題反過來又很快引向了令哲學(xué)家們苦惱了幾個世紀(jì)的問題：什么是知識？知識是怎樣通過感官印象獲取的？知識是怎樣反映在思維上的？是怎樣通過吸取經(jīng)驗而完善的？又是怎樣被運用于推理判斷的？已做的決定是怎樣被轉(zhuǎn)化為行動的？</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>那時對這些問題的回答遠(yuǎn)還不清楚（事實上，對這些問題的回答到現(xiàn)在也仍不清楚）。但這些問題以一種前所未有的清晰和準(zhǔn)確的方式被提出來了。IBM公司在普夫吉普斯的發(fā)展小組作為全美國最杰出的計算機天才的集中地之一，突然走在了計算機發(fā)展的前列。荷蘭德喜歡回憶一群“經(jīng)常的非?？汀泵扛魞芍茏笥揖蜁乙粋€晚上聚在一起，討論撲克牌游戲或圍棋。其中有一個參與者是個名叫約翰·麥卡菲（John
  McCarthy）的暑期實習(xí)生，加州理工學(xué)院的一個年輕的研究生，后來成為人工智能的創(chuàng)始人之一。（事實上，是麥卡菲1956年為在達(dá)特茅斯學(xué)院的一個暑期人工智能研討會做宣傳時發(fā)明了“人工智能”這個詞。）</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>另一個人是阿瑟·塞繆爾（Arthur Samuel），一個語調(diào)柔和、四十歲左右的電機工程師。他是IBM公司從伊利諾斯大學(xué)招聘來幫助公司制作性能可靠的真空管的，也是荷蘭德整夜整夜進(jìn)行程序運行馬拉松的最經(jīng)常的陪伴者。（他還有個女兒就在附近的凡沙，荷蘭德與之還約會過幾次。）塞繆爾顯然對真空管失去了興趣。五年來他一直在嘗試編寫可以跳棋的程序——不止是會下跳棋，而且要會隨著不斷吸取經(jīng)驗而越下越好?，F(xiàn)在回想起來，塞繆爾的計算機跳棋被認(rèn)為是人工智能研究方面的一個里程碑。1967年，他完成了對這個下跳棋的程序的修改和完善后，這個計算機跳棋手已經(jīng)能夠達(dá)到國際大師的水平了。即使到701機器時期，他編的程序也顯得相當(dāng)好了。荷蘭德記得對此印象極深，特別是它能針對對方的步驟調(diào)整自己的戰(zhàn)術(shù)。大致地說，這是因為這個程序設(shè)計了一個簡單的“對手”模型，然后用這個模型去預(yù)測最佳棋路。盡管當(dāng)時荷蘭德無法將之表述清楚，但他感到電腦跳棋的這個功能正好抓住了學(xué)習(xí)和適應(yīng)的某種最本質(zhì)的東西。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>但因為荷蘭德要仔細(xì)考慮其他事情，所以就把這些想法拋開了。當(dāng)時他正為自己的研究項目忙得分身無術(shù)。他研究的是對大腦內(nèi)部運作機制的模擬。他記得這項研究始于1952年春季，當(dāng)時他正在聽麻省理工學(xué)院心理學(xué)家利克萊德（J．C．R．Licklider）的演講。利克萊德前來訪問普夫吉普斯實驗室，同意就當(dāng)時該領(lǐng)域最熱門的話題，蒙特利爾麥克吉爾大學(xué)的神經(jīng)生理學(xué)家唐納德·希伯（Donald
  O．Hebb）關(guān)于學(xué)習(xí)和記憶的新理論，做這個演講。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>利克萊德解釋說，問題是，在顯微鏡下，大腦的大部分都呈現(xiàn)出一片混沌，每一個細(xì)胞都隨意發(fā)出數(shù)千條纖維，與數(shù)千計其他神經(jīng)細(xì)胞隨意相連。然而，這些稠密相連的網(wǎng)絡(luò)又顯然不是隨意組成的。一個健康的大腦能夠前后連貫地形成感覺、思想和行動。更重要的是，大腦顯然不是靜止不變的。它可以通過吸取經(jīng)驗來改善和調(diào)整自己的行為。它可以學(xué)習(xí)。但問題是，它是怎樣學(xué)習(xí)的？</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>在三年前的1949年，希伯在他出版的《行為組織》（The Organization of
  Behavior）一書中作出了他的回答。他的基本思想是，假設(shè)大腦經(jīng)常在“突觸”上做些微妙的變化。突觸是神經(jīng)沖動從這個細(xì)胞跳到那個細(xì)胞的連接點。這個假設(shè)對希伯來說是非常大膽的，因為當(dāng)時他對此還沒有任何證據(jù)。但希伯為這一假設(shè)闡述說，這些突觸上的變化正是所有學(xué)習(xí)和記憶的基礎(chǔ)。比如說，通過眼睛視覺的感官沖動會通過加強沿途所有突觸的方式在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上留下痕跡。差不多的情形同樣會發(fā)生在由耳進(jìn)入的聽覺神經(jīng)系統(tǒng)、或大腦內(nèi)其它腦際活動。結(jié)果是，隨意啟動的網(wǎng)絡(luò)會迅速將自己組織起來。通過某種正反饋，經(jīng)驗被積累了起來：強健的、經(jīng)常被使用的突觸會變得更強健，而弱小、不經(jīng)常使用的突觸會萎縮。被經(jīng)常使用的突觸最后強健到一定程度以后，記憶就被鎖定了。這些記憶反過來又會布滿整個大腦，每一個突觸都與一個復(fù)雜的突觸形態(tài)相對應(yīng)，這些突觸形態(tài)包含了成千上萬個神經(jīng)元。（希伯是最先描述這種分布記憶的人之一，這種描述后來被稱為“關(guān)聯(lián)論”（connectionist）。）</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>但希伯的思想還不止這些。利克萊德在演講中還解釋了希伯的第二個假設(shè)：有選擇的突觸強化會導(dǎo)致大腦自組成“細(xì)胞集合”——幾千個神經(jīng)元的子結(jié)合，其中循環(huán)神經(jīng)沖動會自我強化，繼續(xù)循環(huán)。希伯認(rèn)為這些細(xì)胞集合就是大腦基本的信息建設(shè)磚塊。每一個細(xì)胞集合都與一種聲調(diào)、一束光線或某種思想的一閃念相對應(yīng)。但這種細(xì)胞集合在生理上并沒有特別之處。確實，它們相互重疊，任何一個神經(jīng)元同屬于好幾個細(xì)胞集合。而且因為如此，一個細(xì)胞集合的行動勢必帶動其他細(xì)胞集合的動作，這樣，這些基本的建設(shè)磚塊就會迅速自組成為更大規(guī)模的概念和更復(fù)雜的行為?？傊?，細(xì)胞集合就是思想的基本量子。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷蘭德坐在聽眾席上聽得呆若木雞。這可不是當(dāng)時哈佛的行為學(xué)家斯金納（B．F．Skinner）推崇的枯燥無味的刺激／反應(yīng)心理學(xué)。希伯談?wù)摰氖蔷駜?nèi)部的活動情形。他的關(guān)聯(lián)理論的豐富多采性和令人永恒驚奇的特點引起了荷蘭德的強烈反響。這個理論的感覺是對的。荷蘭德迫不及待地想運用這個理論做點什么。希伯的理論就像是一扇開啟了思想本質(zhì)的窗戶。他想憑窗張望，想看到細(xì)胞集合在隨意的混沌之中形成自組，不斷成長，想觀察它們?nèi)绾蜗嗷プ饔?，以及思維本身是如何涌現(xiàn)的。他想觀察所有這些是如何在沒有外界指導(dǎo)的情況下自然發(fā)生的。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>利克萊德剛結(jié)束對希伯理論的講演，荷蘭德就對701計算機組的負(fù)責(zé)人納撒尼爾·羅切斯特（NathanielRochester）說：“好吧，我們已經(jīng)有了這么一臺原型計算機，讓我們來編寫一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬程序?！?lt;/span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>而這正是他們所做的?！八帉懥艘粋€程序，我也編寫了一個程序。這兩個程序在形式上很不相同。我們把它們稱為‘概念者’，這絕非自大之言！”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>事實上，即使到了四十年之后，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬早就變成了人工智能的標(biāo)準(zhǔn)工具，IBM的“概念者”的成就也仍然引人矚目，其基本思想在今天看來仍然非常熟悉。在他們的程序中，荷蘭德和羅切斯特把他們模擬的人工神經(jīng)元當(dāng)作“節(jié)點”——也就是能夠記住自己內(nèi)部狀態(tài)中某些事情的小計算機。他們將自己的人工突觸模擬成各種節(jié)點之間的抽象結(jié)合點，每一個結(jié)合點都有一定的“重量”，與突觸的強度相對應(yīng)。他們還用通過網(wǎng)絡(luò)吸取經(jīng)驗來調(diào)節(jié)強度的方式模擬希伯的學(xué)習(xí)規(guī)則。但荷蘭德、羅切斯特和他們的同事們還采用了比今天的大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬遠(yuǎn)為詳盡的基本神經(jīng)生理學(xué)知識，包括模擬神經(jīng)元的反應(yīng)有多快、如果神經(jīng)元過于經(jīng)常起反應(yīng)，疲勞程度如何這樣的因素。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>毫不奇怪，他們的這些研究進(jìn)展困難。不僅僅是因為他們所編寫的程序是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬方面最原初的研究，而且也因為這使計算機首次被用于模擬（與計算數(shù)字和分析數(shù)據(jù)的功能正好相反）。荷蘭德對IBM公司的合作耐心給予了很高的評價。他和他的同事們在計算機上耗費了無數(shù)個小時來模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至還由IBM公司出資去了趟蒙特利爾，向希伯本人咨詢。</span></p>
  <p class=MsoPlainText style='text-indent:21.0pt'>但到最后他們的模擬終于成功了?！俺霈F(xiàn)了許多涌現(xiàn)現(xiàn)象?！焙商m德至今談起這些來仍然很激動。“你可以從統(tǒng)一的神經(jīng)元基質(zhì)開始，然后看到細(xì)胞集合的形成。”<span
  lang=EN-US>1956年，在這項研究工作的絕大部分結(jié)束幾年之后，荷蘭德、羅切斯特和他們的同事終于發(fā)表了該項研究成果。這是荷蘭德發(fā)表的第一篇論文。</span></p>
  <p class=MsoPlainText style='text-indent:21.0pt'><b>建設(shè)磚塊<span lang=EN-US><o:p></o:p></span></b></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷蘭德說，現(xiàn)在回想起來，希伯的理論和他自己基于這個理論之上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬對他產(chǎn)生的最大影響，是形成了他后來三十年的思想，而不是在某一單個方面使他受益。但當(dāng)時，最直接的結(jié)果就是導(dǎo)致他離開了IBM公司。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>問題在于，計算機模擬有一些確鑿無疑的局限性，特別是701計算機。真正神經(jīng)系統(tǒng)的細(xì)胞集合有一萬個神經(jīng)元分布在大腦的大部分區(qū)域，而每個神經(jīng)元又有一萬個突觸。但荷蘭德和他的伙伴們在701計算機上運行的最大規(guī)模的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也只能有一千個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元只有十六個結(jié)合點，還是他們竭盡他們能夠加速運轉(zhuǎn)的所有編程技巧才達(dá)到這個速度的。荷蘭德說：“越往下做我越覺得我們真正能夠進(jìn)行試驗的與我所想看到的結(jié)果之間的距離實在太大了?！?lt;/span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>唯一的選擇就是用數(shù)學(xué)方法來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！暗@樣做實在太困難了?！彼拿宽棁L試都撞上了南墻?？克诼槭±砉W(xué)院學(xué)到的數(shù)學(xué)功底來全面展開希伯式的網(wǎng)絡(luò)實在太不夠了。而他還比大多數(shù)物理系畢業(yè)生多學(xué)了不少數(shù)學(xué)課程呢。“當(dāng)時對我來說，仿佛要想更多地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，關(guān)鍵在于更好地掌握數(shù)學(xué)工具。”他說。所以在1952年秋季，他帶著IBM公司的祝福和繼續(xù)為IBM公司的宏偉藍(lán)圖做一百個小時顧問工作的允諾，來到安·阿泊，開始在密西根大學(xué)攻讀數(shù)學(xué)博士學(xué)位。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>他又一次成為幸運者。當(dāng)然，不管在任何情況下密西根大學(xué)都不是個糟糕的選擇。不僅是因為當(dāng)時那里的數(shù)學(xué)系是全美國最好的數(shù)學(xué)系之一，而且還因為荷蘭德還有一個主要的考慮：那兒有一個足球隊?！霸谥苣┡c十強進(jìn)行足球比賽，有十萬觀眾涌入城內(nèi)來觀戰(zhàn)，對此我至今還覺得回味無窮?！?lt;/span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>但對荷蘭德來說，真正的好運是他在密西根大學(xué)碰到了阿瑟·勃克斯（Arthur Burks）這位非同尋常的哲學(xué)家。勃克斯是查爾斯·皮爾斯（Charles
  Peirce）實用主義哲學(xué)的專家，于1941年獲得博士學(xué)位。由于當(dāng)時在他的學(xué)科領(lǐng)域根本無法覓到一個教職，所以他在畢業(yè)后的第二年在賓州大學(xué)的摩爾學(xué)院又讀了10周的課程，變成了一個戰(zhàn)時工程師。后來證明了這是一個很好的選擇。1943年，他畢業(yè)不久就受雇于摩爾學(xué)院，從事屬于最高機密的第一臺電子計算機ENIAC的研究。在那里他遇到了傳說中的人物、匈牙利數(shù)學(xué)家約翰·馮·諾意曼。當(dāng)時馮諾曼作為顧問，經(jīng)常從普林斯頓的高級研究所來這兒為這個項目工作。勃克斯在馮諾曼的指導(dǎo)下還參與了ENIAC的下一代計算機EDVAC的研制工作。這是第一臺能運用程序這種電子化形式儲存信息的計算機。確實，馮·諾意曼、勃克斯和數(shù)學(xué)家荷曼·哥斯廷（Herman
  Goldstine）1946年發(fā)表的論文，《電子計算儀器邏輯設(shè)計初探》，一直到今天仍然被認(rèn)為是現(xiàn)代計算機科學(xué)的基石。在這篇論文中，這三位撰寫人用精確的邏輯形式規(guī)定了編程的概念，同時還描述了一個普通功能的計算機如何通過從計算機記憶系統(tǒng)提取指示，然后再把結(jié)果存儲到記憶系統(tǒng)這樣一種不斷循環(huán)的方式來執(zhí)行程序。這個“馮·諾意曼式建筑設(shè)計”仍然是今天幾乎所有計算機的基礎(chǔ)。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>當(dāng)荷蘭德五十年代中期在密西根大學(xué)遇見勃克斯的時候，勃克斯是一個身材勻稱、舉止優(yōu)雅的人，酷似荷蘭德想象中的傳教士的形象（迄今為止，勃克斯從來沒有不打領(lǐng)帶、不著外衣地出現(xiàn)在以不在乎穿著著稱的密西根大學(xué)的校園里）。但勃克斯同時也是一個熱情友善的良師益友，他很快就把荷蘭德帶入了他的計算機邏輯設(shè)計小組，這是一個理論學(xué)家的圈子，這個圈子的人致力于計算機語言研究和開關(guān)網(wǎng)絡(luò)定理論證，總之是力圖從最嚴(yán)格、最根本的層面上掌握計算機這個新機器。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>勃克斯還邀請荷蘭德加入了一個新的博士學(xué)位項目。這是一個致力于在盡可能廣泛的領(lǐng)域里探索計算機和信息處理意義的項目，勃克斯本人正在幫助組織這個項目。這個很快就以通訊科學(xué)變得眾所周知的項目到了1967年終于發(fā)展成了一個完整的計算機系，叫做計算機與通訊科學(xué)。但在當(dāng)時，勃克斯感到他只是在為1954年死于癌癥的馮·諾意曼填補空白?！榜T·諾意曼希望把計算機應(yīng)用在兩個方面?！彼f。一方面是一般性功能的計算機設(shè)計，這種功能的計算機他們已經(jīng)發(fā)明了?！傲硪环矫媸腔谧詣訖C理論。自然和人工智能知識的計算機?！辈怂雇瑫r還感到，研制這樣一種程序會符合這些學(xué)生的需要，而荷蘭德是其中杰出的一位，他的頭腦拒絕隨波逐流。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷蘭德喜歡上了他所聽到的消息?！斑@就是說要開設(shè)生物學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)這類非常艱難的課程和信息理論這樣的常規(guī)性課程。這些課程是由來自那一個學(xué)科領(lǐng)域的教授來上，這樣學(xué)生們就能將所學(xué)知識和他們的計算機模型聯(lián)系起來。通過學(xué)習(xí)這些課程，學(xué)生們就會非常深刻地理解這個領(lǐng)域的根本——其難點和問題，為什么這些問題如此難以解決，計算機在解決這些問題上能起到什么作用，等等。他們就不會對事物僅僅只是流于表面的了解?！?lt;/span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷蘭德喜歡這個主意更因為他已經(jīng)對數(shù)學(xué)完全失去了興趣。密西根大學(xué)數(shù)學(xué)系就像二次世界大戰(zhàn)之后的所有數(shù)學(xué)組織一樣，被法國波巴科學(xué)派（Bourbaki
  school）所控制，這個學(xué)派鼓吹數(shù)學(xué)非人的純潔性和抽象性。按照波巴科的標(biāo)準(zhǔn)，就連闡述你的原理后面的概念、用實在的圖式解釋你的定理，也會被認(rèn)為是粗俗不堪。荷蘭德說：“這一派的理念就是要讓人們知道數(shù)學(xué)是可以不用任何解釋的?！钡@完全不是荷蘭德來這兒攻讀博士學(xué)位的目的。他希望用數(shù)學(xué)來理解這個世界。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp; </span><span style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span>所以當(dāng)勃克斯建議荷蘭德轉(zhuǎn)入通訊科學(xué)研究項目時，他毫不猶豫地同意了。他放棄了他幾近完成的數(shù)學(xué)博士論文，再次從頭開始。“這意味著，我可以在一個與我希望從事的研究非常接近的領(lǐng)域做我的博士論文。”他說。這個領(lǐng)域，大致上說，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（具有諷刺意味的是，他最終決定做的博士論文題目，“邏輯網(wǎng)中的循環(huán)”，是對網(wǎng)絡(luò)開關(guān)內(nèi)部情形的分析。在這篇論文中，他證明的許多定理，與四年以后柏克萊大學(xué)一位名叫斯圖亞特·考夫曼的年輕的醫(yī)學(xué)院學(xué)生獨自努力證明的定理如出一轍）。荷蘭德于1959年獲得博士學(xué)位，這是通訊科學(xué)項目授予的第一個博士學(xué)位。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>所有這些都沒有改變荷蘭德對更為廣泛的問題的關(guān)注，正是這種關(guān)注把荷蘭德帶到了密西根大學(xué)。恰好相反，勃克斯的通訊科學(xué)項目正好提供了一個能使這種問題滋生的環(huán)境。什么是涌現(xiàn)？什么是思考？思想是如何進(jìn)行的？什么是思想的法則？一個系統(tǒng)的適應(yīng)究竟意味著什么？荷蘭德記下了對這些問題的一些思考，然后把它們系統(tǒng)地歸類為Glasperlenspiel
  1號、Glasperlenspiel 2號、等等。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>Glas什么？“Das Glasperlenspiel”是赫爾曼·黑塞（Herman
  Hesse）的最后一本小說，出版于1943年，當(dāng)時作者正流亡瑞士。一天荷蘭德在同屋從圖書館借來的一堆書中發(fā)現(xiàn)了這本書。在德語中，書名的書面意義是“玻璃珠游戲”，但在英文譯文中，這本書通常被稱為“游戲高手”，在意大利譯文中也是相同的意思。故事以很久以后的未來為背景，小說描述了一個起初是音樂家玩的游戲。這個游戲是先在玻璃珠算盤上設(shè)定一個主旋律，然后通過來回?fù)芘Ａе?，把這個主旋律的所有多聲部和變奏編在一起。隨著時間的延續(xù)，這個游戲從最初簡單的旋律演變成一種極其復(fù)雜的樂器，被一群權(quán)力強大的牧師知識分子所控制?！白蠲畹氖悄隳軌颢@得主旋律的組合?！焙商m德說?！坝幸稽c兒星相學(xué)、有一點兒中國歷史、還有一點兒數(shù)學(xué)。然后力圖把它們發(fā)展成一種音樂主旋律?！?lt;/span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>他說，當(dāng)然，黑塞并沒有十分清晰地說明這些究竟是怎么弄出來的。但荷蘭德并不介意這一點。玻璃珠游戲比他所看見和聽到過的任何事物都能抓住他的心，就像國際象棋、科學(xué)、計算機和大腦一樣令他著迷。形象地說，這個游戲正是他一生的追求：“我就是希望能夠抓住世界萬物的主旋律，然后把它們?nèi)嗪显谝黄?，看它們會發(fā)生什么情況?！彼f。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>存儲在Glasperlenspiel檔案庫中的思想的一個特別豐富的源泉是另一本書。有一天荷蘭德在數(shù)學(xué)系圖書館創(chuàng)覽群書時，發(fā)現(xiàn)了費舍爾（R．A．Fisher）1929年出版的里程碑式的巨著《自然選擇之基因理論》。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>起初荷蘭德根為之著迷?！皬闹袑W(xué)時代起我就一直很喜歡閱讀基因和進(jìn)化方面的書，”他說。每一代人都會重組父母遺傳的基因，他對這個思想非常贊賞。你可以計算像藍(lán)眼睛、黑頭發(fā)這樣的特性出現(xiàn)在下一代身上有多么經(jīng)常?！拔铱偸窍?，哇，這個計算真是干凈利落。但讀了費舍爾的書后我第一次認(rèn)識到，在這個領(lǐng)域里，除了用平常的代數(shù)學(xué)以外還可以嘗試別的東西?！贝_實，費舍爾就用了許多更加復(fù)雜的概念，從微分、積分到概率理論。他的書用真正嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致的數(shù)學(xué)方法對自然選擇如何改變了基因分布做了分析。對生物學(xué)家來說，這樣的書是第一本。這同時也給當(dāng)代“新達(dá)爾文”的進(jìn)化理論奠定了基石。二十五年之后，這一理論仍然代表了進(jìn)化動力學(xué)理論的最高標(biāo)準(zhǔn)。</span></p>
  <p class=MsoPla